《数据分析》专题

一面 8.11 1.介绍上一份实习工作内容 2.介绍一个项目，背景 过程 产出 3.与业务沟通的流程是怎样的，指标如何定义的，看板如何设计的 4.再做一遍的话可以如何改进 5.除了刚才的项目，还有其他的产出吗？你是怎么说服其他人用你的这个产品的？ 6.SQL去重的几种方式？（答到了1.窗口函数用 主键+倒序时间戳row_number=1去重 2.distinct 3.union 4.final,但

一  选择题40分 10道单选                                         挺简单 ，都是简单的sql和数据分析基础知识 二  填空题20分 列举常见用户分析模型 三   答题 40分  两道sql 1 选出一个表中成绩最高的同学以及对应的字段       2 对表进行分组 四  时间 时间一个半小时 总结 : 考察知识不难 ，笔试应该不怎么筛人(答主还是可能挂

实习部门：商业产品 实习时间：2021/11 - 2022/02 一面：2021/10/22 自我介绍 SQL各种join的区别 比如抖音上有一个广告的收益下降了，从哪些角度分析下降原因？ 你的优点和缺点 二面：2021/10/27 自我介绍 问简历上的工作内容或者项目 熟悉哪些平台？使用XX发现哪些不满意的地方？假设你想看的数据应有尽有，如何分析用户流失是否是推送过于频繁导致的呢？ 三面：202

1自我介绍 2.项目中数据量 3.用户分析维度 4.客户流失分析模型指标 5.oracle和hadoop的了解 等了一个多小时，这就是国内甲方和卑微求职乙方吗？要不是面试官是个声音好听的女生，我大概会骂人吧。 岗位和个人经历不算匹配，我个人经历更偏向数据挖掘，感觉这个岗位更偏向业务分析和数据库。 最后还是再感叹一下，虽然今年秋招求职者的确处于弱势地位，但也不是说招聘单位可以不尊重人吧，起码自己定的

三轮面试，进度很快，一周内结束。 第一轮，hr面试 问一些基本情况，8分钟结束。 第二轮，技术面 项目竞赛，过拟合怎么解决，特征筛选方法等等， 12分钟。 第三轮，终面+签约 问了一些基本家庭情况，职业规划等等。面试官长的有点像我初中同学，亲切感倍增。 然后hr介绍薪资。 20w左右薪资，单人单间免费住宿一年，八险二金，房补2500，食堂早中晚分别3，7，7元自助餐，电话网络全免费，感觉不错。 #

荣耀：录用决策中        概况：投递的是大数据开发岗，整体面试流程较快，面试官考虑我本科商科背景也没有特别为难，更多是考察我对于一些大数据技术的基础认知。        一面：            1. 主要会什么语言？用过什么库？讲下自己使用机器学习算法做的一个项目？            2. 讲讲Hadoop的构成？遇到过数据倾斜问题没有？产生原因，以及解决方案？          

#迅雷#数据分析师  #笔试 1.hivesql条件判定语句 2.房间里有产品经理和开发人员，2人离开，1人是产品经理。求房间里开发人员的概率 3.一个部门，五分之二为数据开发，五分之二为数据分析，都从事的有四分之一，求都不从事的人员概率 4.推送会员卡折扣给长期未使用用户，其目的是（营收，流失，用户找回，拉升新增） 5.mapreduce如何解决数据倾斜  count,join,大小表,grou

一面 视频面试 30min 挖简历+一些机器学习模型知识的考查 感觉还是挺看重建模经历的 难度不大，交流很顺畅。 上午面完的，下午就通知复试了，流程很快。 二面 视频面试 30min 应该是部门主管 挖简历 问了一下毕业论文的情况 讲了一下这个岗位的一些具体情况 态度很好，交流很舒服。 大概三天内也出了面试结果。 三面 线下 HR主管面 一些常规问题，评价一下自己等等 问了一下期望薪资 聊了大概1

时间：8.26 二面问题： 1.项目 深挖，比一面面试官问得更深入，而且感觉二面面试官比较懂运营，所以延伸也是问了相关的发散 2.业务场景题目 滴滴做了一个去西单免单的活动，会有怎么样的效果，如何检验？ ①用户增多的趋势；统计分布检验； ②拉动司机 ③（后续面试官补充）会影响西单附近的交通情况，因此要考虑到上报审批等流程环节 3.跑西单司机一定会涨吗，什么因素会影响？ 单量+单价金额+平常的拉客活

一面12月9日 先问了项目、实习经历，基本就是按照简历上面写的来问 - 本科的做了个Kaggle上的猫狗识别的小项目的具体细节，问了我会不会VGG（这个就不太了解） - 问了一些研一的课题 - 因为本来想找一些数据开发的，但是数开的实习太少了，所以也投了点数分岗，所以就学了一些Hadoop；就问了点相关的 - Hadoop有哪几种存储格式 - Hadoop的存储方式 - 熟不熟悉Spark（这个我

一面12月9日 先问了项目、实习经历，基本就是按照简历上面写的来问 - 本科的做了个Kaggle上的猫狗识别的小项目的具体细节，问了我会不会VGG（这个就不太了解） - 问了一些研一的课题 - 因为本来想找一些数据开发的，但是数开的实习太少了，所以也投了点数分岗，所以就学了一些Hadoop；就问了点相关的 - Hadoop有哪几种存储格式 - Hadoop的存储方式 - 熟不熟悉Spark（这个我

面试上来除去流程化的自我介绍部分，接着是一个简单的sql题目；回答完之后立刻是两个偏向实际的电商问题。其一是考察两个项目落地的可能性，要求给出分析角度，我的回答大体是从内部外部两个角度，供需和平台三个方面来分析，从面试官反馈来看回答的还好；其二是估计一项新业务的市场规模，回答的一般。最后不出意外的还是凉了啊，不过快手hr效率挺高，第二天就收到拒绝邮件了。

2023.2.3 一面 一面面试官小姐姐很友善 问简历，数分和数开实习具体工作，数分实习中的核心指标，敏感指标是否给了权限。 两道sql，一道groupby后再加窗口，有点麻烦；另一道简单，无窗口，分组+sum(case when)行转列 问能实习多久，反问该岗位对统计学和机器学习是否有要求 2023.2.6 二面 面试官气场比较强，比较严肃。 为什么有数开和数分的实习还想做数分 怎么理解数分这个

投递+约面：10天 面试形式：电话 面试时长：1h 腾讯是我内地暑实的第一站，刚开就投了简历原以为要在池子里泡很久没想到迅速被捞。 P1：自我介绍 P2：针对自我介绍问了一些专业相关的但不涉及算法和分析的个人理解（岗位理解、未来规划、WXG了解...） P3：问SQL，口述留存率、union&union all、join的差别、窗口函数、如何提高运行效率 P4：针对简历内工作问的一系列问题（全部涉

现场面试的，要去接待处用身份证换出入证才行（里面真是太好了，各种环境设施真的好好） 面试官三个，人力一个，主管一个，还有一个职位不明确。 1.自我介绍 2.项目经历细节 （反思:对以往比赛项目不太了解，应该多了解） 3.最喜欢的一本书 （说的《大战拖延症》，然后被追问两方面看待问题，拖延症有什么好处，有什么坏处， 实诚的回答目前还没发现好处，然后被追问比如什么不好的后果） （反思:没有准备此类问题